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【培训】DNA甲基化与表观基因组学数据挖掘与分析技术

作者:互联网



各企事业单位:

表观遗传学是后基因组时代生命科学研究的前沿。有越来越多的证据表明,由核小体、DNA甲基化、组蛋白修饰构成的表观基因组对癌症、阿尔茨海默症、孤独症和心脏病起到了一定的作用。随着实验技术的进步,产生了海量的表观基因组数据,从这些数据中挖掘生物学特征对理解生命的生理及病理过程有重要意义。面对海量的数据包括DNA甲基化谱、组蛋白修饰谱、核小体定位信息,研究人员开发了针对不同数据的分析工具和策略,理解和掌握表观基因组数据的分析方法,有助于从事表观基因组研究领域的科研工作者深入挖掘疾病、发育和衰老等重要过程的潜在生物标记物,为进一步开展实验和临床应用研究提供潜在靶标。应广大单位和科研院所要求,郑州晟智科信企业管理咨询有限公司特举办“DNA甲基化与表观基因组学数据挖掘与分析”会议。现将有关事宜通知如下。


1 一、时间地点


 2018年3月29日---4月1日  河南*郑州

       (时间安排:第一天报到,授课三天)


1 二、学习目标


本次培训将理论和实践有机的相结合,通过对表观遗传学基本理论和基本技术的讲解,使学员们深入了解DNA甲基化、组蛋白修饰、核小体定位的知识以及相关的数据产生的各种高通量实验技术。针对DNA甲基化、组蛋白修饰和核小体定位的数据均配有上机实践,掌握不同DNA甲基化检测技术获取的数据的分析方法和技巧、组蛋白修饰的测序数据峰值探测和差异分析的方法、核小体的全基因组定位的动态分析等。通过此次学习,学员们可以对生命科学和医学上的实际问题开展表观基因组领域的研究。参加此学习后学员将可以上手研究实际问题;


1 三、授课方式


1、理论结合实操;2、专题小组研讨与案例讲解分析结合;3、协助分析学员的实际数据

(主题明确,针对性强!欢迎学员带着自己在工作中遇到的实际问题与老师一起探讨)


1 四、主讲专家


主讲专家来自著名高校及科研机构的高级专家,长期从事从事计算系统生物学及计算表观遗传学领域的教学和科研工作;拥有丰富的科研及工程技术经验,具有资深的技术底蕴和专业背景。


1 五、参会对象


各省市、自治区从事生物信息、生物计算、生命科学、医学、表观遗传学研究及其他相关研究领域教学和科研的工作者,硕士、博士研究生等相关技术人员。


1 六、报名费用


费用:3800元(报名费、注册费、资料费、授课费、午餐费等);食宿可统一安排,费用自理。

优惠政策:

①持有效学生证参会,每人优惠300元;

②三人以上(含三人)团体报名,赠送一个参会名额;

以上两种优惠政策不可同时享用,只能选其一;


1 七、报名方式


请各单位接此通知后,尽快确定参会人员,认真填写报名回执并传真至:0371-86073066或发E-mail至:szkxhwz@126.com,会务组收到回执后将通知相关报到事宜。并于会前一周发送报到通知(详细上课地点及乘车路线)!


1 八、联系方式


电  话: 0371-86073066                           传  真:0371-86073066

联系人:许秋梦 13526705221               E_mail:szkxhwz@126.com


1 课程大纲


时间

授课方式

教学内容

Day 1 :

表观遗传学概论

上午(理论):

1. 表观遗传学基础知识介绍

2. 表观遗传学研究的内容

3. 计算表观遗传学研究的内容

4. 基因组DNA甲基化水平检测技术

5. 计算表观遗传学领域的案例分析

下午(理论 + 上机):

HM450K芯片数据与疾病的案例分析

TCGA癌症基因组图谱计划的介绍以及数据获取

DNA甲基化数据的前期处理

DNA甲基化数据的标准化

疾病相关的DNA甲基化markers的识别

markers的应用分析

Day 2 :

DNA甲基化测序数据分析与甲基化组综合分析

上午(理论 + 上机):

1. DNA 甲基化数据资源的介绍(常用数据下载)

2. SRA Toolkit安装、使用

3. FastQC数据质量控制

4. Bismark比对回拼、提取甲基化水平

下午(理论 + 上机):

DNA甲基化测序数据的案例分析

甲基化数据的可视化及综合效果优化

Day3   :组蛋白修饰与核小体

上午(理论 + 上机):

1.组蛋白修饰数据的检测和数据处理

2.组蛋白修饰数据分析工具(峰值探测)

3. 核小体定位的工具介绍

下午(理论 + 上机):

疾病中组蛋白修饰数据案例分析

发育相关的组蛋白修饰案例分析

注:本次学习属于小班授课,额满为止!为确保学习资源得到最佳利用,请尽快申请报名参加。若有其它疑问,可回复邮件或致电!

祝好!



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标签:DNA,组蛋白,表观,甲基化,数据挖掘,数据,修饰
来源: https://blog.51cto.com/15127592/2672555